【摘 要】
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目的:基于FP-tree增长算法挖掘影响愤怒郁怒人群睡眠质量的强关联因素.方法:设计了构造FP-tree频繁模式树的算法和挖掘频繁项集的算法,采用FP-Tree增长算法通过状态树记录扫描的数据库信息,通过减少项目集的搜索空间一次扫描数据库生成满足最小支持度要求的频繁项目集,实现了情志病证数据库中对愤怒郁怒人群影响睡眠质量各种强关联因素的挖掘.结果:影响愤怒郁怒人群睡眠质量最频繁的关联因素是呼吸不畅
【机 构】
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山东中医药大学中医基础理论研究所;山东中医药大学中医药经典理论教育部重点实验室 山东金诃药物研究开
【出 处】
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中华中医药学会中医基础理论分会第九次学术年会
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目的:基于FP-tree增长算法挖掘影响愤怒郁怒人群睡眠质量的强关联因素.方法:设计了构造FP-tree频繁模式树的算法和挖掘频繁项集的算法,采用FP-Tree增长算法通过状态树记录扫描的数据库信息,通过减少项目集的搜索空间一次扫描数据库生成满足最小支持度要求的频繁项目集,实现了情志病证数据库中对愤怒郁怒人群影响睡眠质量各种强关联因素的挖掘.结果:影响愤怒郁怒人群睡眠质量最频繁的关联因素是呼吸不畅、咳嗽或鼾声高、感觉冷、感觉热或做噩梦,程序分析总的时间是2秒.结论:基于FP-tree的频繁项集挖掘算法能有效实现对情志病证数据库海量数据中有用信息的针对性挖掘.
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